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龙图腾网恭喜山东师范大学申请的专利基于分期相似度约束的半监督医学3D图像分割方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119863625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510344328.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于分期相似度约束的半监督医学3D图像分割方法及系统是由郑元杰;蔡嘉怡;王军霞;王静;杨新波设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分期相似度约束的半监督医学3D图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于分期相似度约束的半监督医学3D图像分割方法及系统，训练图像分割模型对3D图像进行分割，得到分割结果；分割模型进行训练时，样本组同时输入子网A和子网B进行特征提取，分别得到前期提取的低维特征和预测结果；前期特征相似度最小化模块基于低维特征计算相似度并使其相似度最小；全局相似性最大化模块分别计算子网A、子网B的特征嵌入和类原型的相似度矩阵，进而计算全局相似度最大化损失并使子网A和子网B的相似度矩阵相似度最大化；最后，计算最终的模型损失进行梯度回传。从相似度约束的角度出发，在模型提取特征的前期和后期分别添加基于相似度的损失函数，使模型将在有标签数据上学习到在无标签数据上同样适用的知识。

本发明授权基于分期相似度约束的半监督医学3D图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分期相似度约束的半监督医学3D图像分割方法，其特征在于，包括：获取医学3D图像的有标签样本和无标签样本，构建样本组；构建图像分割模型，将所述样本组输入至图像分割模型进行训练，得到训练好的图像分割模型；所述图像分割模型包括并列的子网A和子网B，并设置前期特征相似度最小化模块和全局相似性最大化模块；图像分割模型进行训练时，样本组同时输入子网A和子网B进行特征提取，分别得到前期提取的低维特征和预测结果；所述前期特征相似度最小化模块基于前期提取的低维特征计算相似度并使其相似度最小；所述预测结果经过嵌入后得到特征提取后期的高维特征，通过筛选得到类原型和特征嵌入；接下来全局相似性最大化模块分别计算子网A、子网B的特征嵌入和类原型的相似度矩阵，进而计算全局相似度最大化损失，使子网A和子网B的相似度矩阵相似度最大化；最后，计算最终的模型损失并进行梯度回传；基于所述训练好的图像分割模型对待分割的医学3D图像进行分割，得到图像分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东师范大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区文化东路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。